地址：https://github.com/JosephPai/KaggleSolution/tree/master/DigitRec
数据集：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.image as mpimg
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
导入库，这里使用了panadas 库进行数据处理。
通过skllearn库选择分类器进行训练
labeled_images = pd.read_csv(‘C:/Users/75201/Desktop/train/input/train.csv‘)
images = labeled_images.iloc[0:5000,1:]
labels = labeled_images.iloc[0:5000,:1]
train_images,test_images,train_labels,test_labels=train_test_split(images,labels, train_size=0.8, random_state=0)
首先导入训练集，然后将标签与内容分开，labels保存标签，images保存内容，然后划分训练集和测试集
train_images：训练集内容
test_images：测试集内容
train_labels,：训练集标签
test_labels：测试集标签
这一步可以进行查看图片，将一维的数据展示成图片
i=8
img=train_images.iloc[i].as_matrix()
img=img.reshape((28,28))
plt.imshow(img,cmap=‘gray‘)
plt.title(train_labels.iloc[i,0])
可以看出图片是有灰度的
这一步开始训练，使用sklearn 包提供的 svm 模型来建立一个分类器 classifier，
clf = svm.SVC()
clf.fit(train_images, train_labels.values.ravel())
clf.score(test_images,test_labels)
训练结果0.10000，很不理想
这一步将图片转化为黑白，简化特征值，可以大幅提高准确率
test_images[test_images>0]=1
train_images[train_images>0]=1
img=train_images.iloc[i].as_matrix().reshape((28,28))
plt.imshow(img,cmap=‘binary‘)
plt.title(train_labels.iloc[i])
再次使用相同的分类器进行训练
clf = svm.SVC()
clf.fit(train_images, train_labels.values.ravel())
clf.score(test_images,test_labels)
训练结果0.887
成绩初步满意，可以开始测试，导入测试集，并将测试结果写入到test文件中
test_data=pd.read_csv(‘C:/Users/75201/Desktop/train/input/test.csv‘)
test_data[test_data>0]=1
results=clf.predict(test_data[0:5000])
df = pd.DataFrame(results)
df.index.name=‘ImageId‘
df.index+=1
df.columns=[‘Label‘]
df.to_csv(‘C:/Users/75201/Desktop/train/input/results.csv‘, header=True)
读完这个项目，我认为可以优化以下几点
- 增大训练样本，数据集中的数量不仅仅有5000，加大样本可以提高准确率
- 增加外部接口，将图片预处理为28*28像素的图片，方便进行外部测试
- 尝试其他分类器。
- 优化特征。
原文地址：https://www.cnblogs.com/dayoulaoshi/p/10466461.html